講演情報
[3H1-OS-9a-03]ディラック構造のカーネル表現に基づく動的システムモデリングのためのニューラルネットワーク
〇李 怜歩1、コスロービアン ラズミックアルマン2、谷口 隆晴3,4、吉村 浩明5、松原 崇1,4 (1. 北海道大学、2. 大阪大学、3. 神戸大学、4. 理研 AIP、5. 早稲田大学)
キーワード：
システム同定、深層学習、ディラック構造、ボンドグラフ
深層学習は動的システムのデータ駆動型モデリング手法として広く用いられている．しかし既存手法はシステムの構成要素の入出力の因果関係を固定するため，逆設計やサブシステム間の相互接続への適用が困難である．この課題に対処するため，深層学習によるディラック構造のカーネル表現に基づく動的システムのモデリング手法を提案する．本手法は入出力の因果を固定しない形式でシステムを記述するため，逆設計への適用が可能になる．さらに学習済みモデル同士を代数的に結合することで，再学習なしにサブシステム同士の連成を扱うことができる．実験結果より，提案手法が既存手法で適用範囲外であったタスクにおいて有効であることが示された．